Boosting Electrochemical Conversion of CO<sub>2</sub> to CO in a Membrane Electrode Assembly Using Nickel–Nitrogen/Carbon Supported Nickel–Zinc Carbide Particle Catalyst
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The development of efficient catalysts for CO 2 electroreduction to value added products is required to enable electrochemical CO 2 conversion technologies that will help mitigate emissions and the devastating climate change related impacts. Atomically dispersed nickel–nitrogen–carbon (Ni–N–C) catalysts are a promising alternative to precious metal (Au and Ag) catalysts for converting CO 2 to CO. However, in CO 2 electrolyzers, the performance of Ni–N–C catalysts is still lower than that of precious metal catalysts, likely due to the low concentration of catalytically active Ni–Nx/C sites that requires high catalyst loadings that lead to CO 2 mass transport limitations. Herein, a new catalyst design is developed based on a structure that comprises Ni–Nx/C active sites along with highly dense nickel zinc carbide (Ni 3 ZnC) particles─that selectively convert CO 2 into CO. In a membrane electrode assembly (MEA) based CO 2 electrolyzer, the developed catalyst demonstrated a current density of 448 mA/cm 2 and a CO 2 to CO Faradaic efficiency of >95% at 3.1 V. This promising MEA performance opens up the opportunity towards the employment of non-precious cathode materials in CO 2 electrolyzers as a competitive alternative to precious metals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».